A equipa de Operações da 37signals está a mover as suas aplicações para fora da nuvem e de volta ao seu próprio hardware devido à dívida técnica e complexidade dos serviços da nuvem.
Criaram uma ferramenta chamada 'mrsk' para simplificar o funcionamento das suas actuais aplicações contentorizadas.
Modernizaram e simplificaram a sua gestão de configuração para reduzir o tempo de aprovisionamento das máquinas virtuais de cerca de 20 minutos por convidado para menos de um minuto.
37signals mudaram para Cloudflare para os seus requisitos de CDN e DNS para substituir CloudFront e Route53.
Tatalista, Writeboard, e Backpack foram migrados em menos de seis semanas, com a última migração a demorar apenas 16 minutos.
A maioria das suas aplicações requeria apenas uma implementação standard de aplicações Rails como requisitos de infra-estrutura.
As vendas de casas anteriormente possuídas nos EUA aumentaram 14,5% em Fevereiro de 2019 em relação ao mês anterior, mas diminuíram 22,6% em relação ao ano anterior.
Os preços das casas nos EUA caíram em Fevereiro pela primeira vez em 11 anos, mostrando o efeito da campanha da Reserva Federal para aumentar as taxas de juro.
A Associação Nacional de Corretores de Imóveis relatou que os EUA sofreram a primeira queda anual nos preços das casas em mais de uma década e um decréscimo nas taxas hipotecárias.
As políticas do OpenAI estão a dificultar a investigação reproduzível sobre modelos linguísticos, que se tornaram infra-estruturas de investigação controladas pelo sector privado.
As depreciações dos modelos do OpenAI são uma preocupação porque os Modelos de Linguagem (LLMs) estão a tornar-se peças-chave da infra-estrutura, e os investigadores e programadores confiam nos LLMs como camada de base, que é depois afinada para aplicações específicas ou para responder a questões de investigação.
OpenAI, tal como outras empresas, actualiza regularmente novos modelos, tais como GPT-3.5 e GPT-4, o que significa que a utilização desses modelos pode ser uma barreira à reprodutibilidade.
A depreciação apressada do Codex OpenAI forçou investigadores e programadores a mudar para modelos GPT 3.5, que não são comparáveis, levando à irreprodutibilidade de trabalhos antigos.
OpenAI permitiu aos investigadores o acesso ao Codex, mas o processo de aplicação é opaco, e não é claro quanto tempo o modelo estará disponível.
O LLM de fonte aberta poderia ser um passo fundamental para assegurar a reprodutibilidade.
Mozilla anunciou a criação do Mozilla.ai, que irá construir um ecossistema de IA de fonte aberta independente e de confiança.
O arranque facilitará o desenvolvimento de produtos de IA fiáveis com agência, responsabilidade, transparência, e abertura no seu núcleo.
A Mozilla está a comprometer 30 milhões de dólares para esta iniciativa e será liderada por Moez Draief.
O foco inicial será em ferramentas que tornem a IA generativa mais segura e mais transparente, bem como sistemas de recomendação centrados nas pessoas que não desinformem ou minem o bem-estar.
A Securities and Exchange Commission (SEC) encarregou o empresário de activos criptográficos Justin Sun e três das suas empresas pela oferta não registada e venda de activos criptográficos Tronix (TRX) e BitTorrent (BTT).
A SEC alega que a Sun e as suas empresas ofereceram e venderam a TRX e BTT como investimentos através de múltiplos "programas de recompensa" não registados.
A Sun também violou as disposições antifraude e de manipulação de mercado das leis federais de títulos ao orquestrar um esquema para inflar artificialmente o aparente volume de transacções do TRX no mercado secundário.
A SEC também cobrou oito celebridades por venderem ilegalmente o TRX e/ou BTT sem revelar a compensação: Lindsay Lohan, Jake Paul, DeAndre Cortez Way (Soulja Boy), Austin Mahone, Michele Mason (Kendra Lust), Miles Parks McCollum (Lil Yachty), Shaffer Smith (Ne-Yo), e Aliaune Thiam (Akon).
Com a excepção de duas celebridades, os indivíduos acusados concordaram em pagar um total de mais de $400.000 em despesas, juros e penalidades para liquidar as acusações, sem admitir ou negar as conclusões da SEC.
Um post de blogue argumenta contra a utilização de Raspberry Pi como opção padrão para anfitriões Linux discretos e baratos.
O autor sugere que Raspberry Pi só deve ser usado quando se destaca em necessidades específicas como interfaces GPIO, requisitos de energia extremamente baixos, ou restrições de espaço apertadas.
O autor fornece exemplos de como outras opções como os micro desktops AMD GX-415GA ou HP Prodesk 600 G4 poderiam fornecer mais potência de computação, armazenamento mais rápido e mais fiável, e melhor apoio comunitário para custos semelhantes ou mesmo mais baixos.
O autor conclui que a utilização de um sistema mais potente que pode cobrir uma vasta gama de propósitos é melhor a longo prazo em comparação com a acumulação de um monte de Raspberry Pi's de propósito limitado.
O mercado de trabalho dos criadores é actualmente altamente competitivo, o que dificulta a procura de papéis adequados pelos candidatos.
Algumas empresas estão a utilizar processos de contratação excessivamente longos que incluem múltiplas entrevistas, testes de personalidade, e testes técnicos, que estão a colocar candidatos potencialmente contratáveis fora.
As experiências negativas relativas às práticas de contratação podem ser relatadas através de revisões on-line como uma forma de aumentar a sensibilização para os problemas com os métodos de recrutamento.
Os candidatos consideram as entrevistas de emprego como um evento de aprovação/reprovação, enquanto que os empregadores as vêem como um concurso.
O feedback é raramente dado uma vez que as empresas têm políticas para evitar possíveis processos de discriminação.
Os candidatos não devem perder tempo a candidatar-se a empregos que não sejam uma boa combinação e o LinkedIn desempenha um papel fundamental ao ajudar os candidatos a acompanhar as candidaturas e a comunicar com os recrutadores.
Algumas empresas têm processos de entrevista demasiado complicados para empregos que são simples.
O mercado de trabalho para engenheiros de software é difícil neste momento, com muitos engenheiros de alta qualidade no mercado, mas as empresas estão a ser cautelosas e exigentes na sua contratação.
As empresas estão a ser mais selectivas no seu processo de contratação, o que resulta em processos de entrevista mais longos e mais competição por papéis.
O trabalho em rede continua a ser a melhor forma de encontrar emprego, particularmente num mercado difícil.
Um estudo realizado por investigadores de Stanford revela que as pessoas só conseguem identificar com precisão o texto gerado por IA cerca de 50% do tempo.
Os participantes no estudo foram apresentados com amostras de texto em plataformas de meios de comunicação social da OKCupid, AirBNB, e Guru.com.
O estudo descobriu que a elevada correcção gramatical e o uso de pronomes em primeira pessoa eram frequentemente atribuídos incorrectamente a texto gerado por humanos, assim como as referências à vida familiar e ao uso de linguagem informal e conversacional.
As implicações do estudo sugerem que conteúdos mais baratos e fáceis gerados por IA poderiam conduzir a mais desinformação no futuro.
A equipa de investigação sugere soluções tais como dar à IA um sotaque reconhecível ou máquinas de auto-divulgação em cenários de alto risco para melhorar a nossa capacidade de diferenciar entre conteúdo humano e conteúdo gerado por IA.